研究成果の概要 |
本研究ではユーザの筋電位信号から動作意図を読み取り,ロボット等の直感的操作を可能にする筋電ロボットインタフェースについて,従来技術では困難であった動作意図-筋電位信号間の対応関係に重大な影響を及ぼす1)姿勢変化, 2)発汗, 3)筋疲労の要因に頑健な動作意図認識手法の開発を行った.提案手法では特別なセンサや詳細な人体モデルを必要とせず,時間的・空間的な伸縮を許容する距離計算法に基づくパターン認識技術によって筋電時系列に内在する動作意図を頑健に認識する.姿勢変化が発生する条件下において被験者による動作識別実験を行い,提案手法は従来法よりも高い識別性能を達成できることを確認した.
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